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为解决汽车设计过程中造型特征获取和设计完成后汽车造型意象认知二者之间的匹配问题,辅助设计师通过造型意象评价对设计方案进行合理选择,提出了一种基于感性工学和层次分析法的汽车造型意象评价方法。以汽车设计中的车型、品牌和风格特征要素建立造型特征集,通过感性工学理论实现造型意象词汇的量化,以确定语义特征集,运用层次分析法建立造型特征集与语义特征集之间的关系,从而构建影响造型意象评价的指标体系,建立模糊评价矩阵,计算各评价指标权重并进行综合排序;最终对设计方案进行模糊综合评价,获得最佳造型意象设计方案。将该评价方法应用于3款电动汽车造型设计方案评价中,运用模糊隶属度函数,建立模糊评价矩阵,并对各个指标的评价结果进行量化处理,筛选得出最佳造型意象设计方案,为项目开发提供了有效参考。 相似文献
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为提升轿车轮毂造型设计效率,探索一种以感性意象为导向的参数化设计方法。选取目前主要的轿车轮毂造型,构建轮毂造型样本库,归纳用户对轮毂造型评价的感性意象关键词,分析造型意象与造型特征的关系;以造型特征为变量,基于Grasshopper插件构建轮毂数字模型,通过参数调节实现与造型意象的匹配关系;经过样本分析、用户评价和编程设计,确定了3对轮毂感性意象关键词,分析了5个造型特征与感性意象的关系。在Grasshopper插件中,基于6个造型特征变量,进行了轮毂的参数化设计。通过对参数化生成轮毂样本的用户评价,验证了轮毂造型意象与造型特征的关系,证明了以感性意象为导向的参数化设计方法的有效性,扩展了参数化设计的应用领域。 相似文献
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为使电动汽车造型设计更符合目标用户认知,提升电动汽车设计评选中对于造型意象的预测能力,降低电动汽车开发风险等问题,提出一种基于神经网络的电动汽车造型意象预测模型.该模型运用统计学方法,结合神经网络对电动汽车造型特征和感性意象隐性关联进行研究.利用多维尺度分析和聚类分析获取代表性样本,通过造型特征解构,采用层次分析法计算... 相似文献
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基于统计学方法的数控机床感性意象研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用统计学方法,结合感性工学数量化理论Ⅰ对数控机床的造型意象开展设计研究,得到更符合用户感性需求的数控机床造型。在调研数控机床感性意象词汇的基础上,运用多维尺度分析法和K-mean聚类分析将数控机床的感性意象词汇进行分群,并提取具有代表性的感性意象词汇。通过调研搜集29个具有代表性的数控机床造型图片,运用帕累托图对数控机床的造型设计要素进行提取。运用数量化理论Ⅰ研究消费者的感性意象与数控机床设计要素的关系,并建立相应的数学分析模型,有助于数控机床的精准化设计,并为产品的形象识别(Product Identity,PI)设计提供参考。 相似文献
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为挖掘老年群体对家庭服务机器人造型的需求,运用感性工学理论,提出一种探讨各感性需求内部相关性及各感性需求对造型设计要素重要程度的方法。采用语义差异法和李克特量表对代表性样本造型意象的感性认知进行分析,构建语义库,运用格拉布斯(Grubbs)准则消除粗大误差,通过SPSS软件对感性词汇测量数据进行主成分分析和因子系数数量化分析,得出影响造型设计的主要因子,明确感性意象与服务机器人造型要素之间的映射关系,提取产品主要部位的感性造型特征,并依据主要因子所对应的代表性样本对家庭服务机器人进行造型设计。结果表明:感性意象空间的构建和感性需求相关性分析的方法可有效指导家庭服务机器人造型设计。 相似文献
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基于支持向量机和粒子群算法的产品意象造型优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为满足消费者对产品造型的感性意象需求,提出了基于支持向量机和粒子群算法的产品意象造型优化设计方法。首先确定目标意象、代表性样本和造型设计参数,进行产品感性意象调查;然后应用支持向量机获得"造型设计参数-产品感性意象"之间的映射关系,建立产品造型意象评价系统;最后以代表性样本为初始种群,以意象评价为适应度评估,利用粒子群算法建立产品意象造型优化设计系统。以汽车轮廓优化设计进行实例研究,结果表明该方法较好地模拟了设计思维,可为产品概念设计提供有效的辅助与支持。 相似文献
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基于序次Logistic回归的产品意象造型设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于序次Logistic回归的产品意象造型设计方法.首先,应用KJ法和因子分析法确定产品的感性意象,使用形态分析法确定造型设计要素,在此基础上由正交试验设计法构建产品全轮廓卡片,对其感性意象进行调查.其次,通过对感性意象评价等级分布的分析,选择Probit函数作为序次Logistic回归的联接函数,建立感性意象与设计要素之间的数学模型.最后,通过测试验证了模型的有效性.文中结合办公座椅的设计进行研究,结果表明该方法是正确可行的. 相似文献
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针对工业装备造型、空间布局等外观特征要素与用户感性认知的复杂映射问题,提出基于PSO-BP神经网络算法的工业装备造型优化设计方法.结合因子降维、文本挖掘等方法确定代表性样本和感性意象词汇,采用语义差异法建立工业装备外观意象特征评价量表.依据用户感性意象评价与用户喜爱度建立线性回归公式,通过PSO-BP神经网络建立造型元素特征与用户感性认知间的映射模型,应用线性回归公式和映射模型构建工业装备造型设计系统.以某企业风电车载换油机为例,验证了该设计系统的有效性,为工业装备的造型设计提供参考. 相似文献
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针对机械装备色彩意象认知复杂性问题,提出基于DE-BP算法的感性意象与产品色彩属性的评价模型,实现对复杂机械装备配色设计的有效评估.首先运用ALSCAL与聚类算法获取感性意象词,分析产品的色彩属性,通过K-Means算法提取样本色彩与面积比,完成色彩样本编码;然后应用语义量表法对样本进行意象词符合程度评价,得到样本各个意象词的评价值.通过SPSS对用户喜爱度的评价值与产品设计要素进行显著性分析,验证设计要素对色彩意象认知的影响程度;最后运用DE-BP算法构建用户感性意象与设计要素之间的关系模型.通过研究感性意象和产品的色彩属性,构建感性意象与设计要素的评价系统,为机械装备配色设计过程提供定量的色彩评价指导.以换油机为研究对象进行设计实践,验证评价系统的可靠性与有效性,实现了配色设计评价与智能分析,更好的满足机械装备的色彩设计需求. 相似文献